本發(fā)明涉及無線通信，尤其涉及一種基于雙階段稀疏優(yōu)化的xl-mimo遠場信道估計方法。

背景技術(shù)：

1、隨著超大規(guī)模多輸入多輸出（xl-mimo）技術(shù)的快速發(fā)展，6g通信系統(tǒng)對信道狀態(tài)信息（csi）估計的需求愈發(fā)顯著。xl-mimo系統(tǒng)通過大規(guī)模天線陣列提供了極大的空間分集增益，但也帶來了信道估計精度和計算復雜度方面的挑戰(zhàn)。尤其是在遠場信號估計中，由于信號的稀疏性和多路徑效應，傳統(tǒng)的信道估計方法難以滿足高精度和高效率的要求。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，傳統(tǒng)正交匹配追蹤（omp）算法因固定網(wǎng)格劃分導致高維稀疏信號恢復精度低，且噪聲魯棒性差；而傳統(tǒng)壓縮采樣匹配追蹤（cosamp）算法難以捕捉多天線系統(tǒng)的共同稀疏結(jié)構(gòu)，且存在網(wǎng)格失配問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于雙階段稀疏優(yōu)化的xl-mimo遠場信道估計方法，用以實現(xiàn)高精度、低開銷的信道估計，提高適用性與工程實踐價值。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于雙階段稀疏優(yōu)化的xl-mimo遠場信道估計方法，所述方法包括：

3、步驟1、構(gòu)建基于混合預編碼的xl-mimo多用戶寬帶空間信道模型；

4、步驟2、根據(jù)所述的基于混合預編碼的xl-mimo多用戶寬帶空間信道模型，將信道恢復問題轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣恢復問題，并進行求解；

5、步驟3、采用改進的cosamp算法進行初始稀疏信道估計；

6、步驟4、應用同步迭代無網(wǎng)格加權(quán)優(yōu)化算法sigw-lbfg，結(jié)合l-bfgs方向搜索、線搜索步長調(diào)整及剪枝策略，對初始稀疏信道估計進行同步迭代無網(wǎng)格加權(quán)優(yōu)化，以提升cosamp算法的初始稀疏信道估計精度；

7、步驟5、仿真驗證，通過歸一化均方誤差nmse評估算法性能，設(shè)定多組傳輸距離、導頻長度及信噪比snr參數(shù)，驗證在遠場、低信噪比及導頻資源受限場景下的魯棒性。

8、可選地，所述步驟1包括采用基于時分雙工tdd模式下的xl-mimo正交頻分復用ofdm通信系統(tǒng)，基站配置混合預編碼架構(gòu)，通過正交導頻序列進行多用戶上行信道估計與波束成形優(yōu)化，所述的通信系統(tǒng)包括多個子載波、多個rf鏈以及多個路徑；

9、在用戶端，k個單天線用戶通過正交導頻序列生成導頻信號，經(jīng)正交頻分復用ofdm將數(shù)據(jù)分配至m個子載波，再通過快速傅里葉逆變換ifft生成時域信號，并通過無線信道傳輸至基站，其中；在基站接收到來自用戶端的時域信號后，信號通過模擬合成矩陣進行預編碼，矩陣的大小為，并滿足常模約束，通過信道傳播，對于第m個子載波，接收到的信號表示為：

10、(1)

11、其中，為空間域信道矩陣，為高斯噪聲，為傳輸?shù)膶ьl信號；接收到的信號進行合成矩陣處理后，形成總體觀測矩陣a，并結(jié)合p個時間槽的信號傳輸情況，得到最終的接收信號：

12、(2)

13、其中，，a中的元素是獨立的并且從集合中隨機生成；為噪聲；

14、基站配備nrf個射頻鏈路和n根天線，天線之間的間距為，其中為載波波長；基站對接收信號進行信道估計，并通過逆運算恢復用戶數(shù)據(jù)符號，利用基帶處理完成符號解調(diào)；信號經(jīng)過ofdm?解調(diào)后恢復至頻域，結(jié)合信道矩陣h進行均衡與去預編碼，還原原始數(shù)據(jù)；基站通過相移器陣列和天線陣列調(diào)整不同天線的相位生成定向波束，指向目標用戶，用于提升空間增益，優(yōu)化信號傳輸效率；相移器陣列的相位參數(shù)是通過角度優(yōu)化算法生成的，并根據(jù)，，調(diào)整相位，將信號集中到目標用戶方向；最終，基站輸出k個用戶的信道狀態(tài)信息csi，并使用信道狀態(tài)信息csi進行優(yōu)化調(diào)度和波束形成，用于提升系統(tǒng)的容量和能效。

15、可選地，所述步驟2包括基于平面波假設(shè)，將用戶信道分解為有限路徑的疊加，并構(gòu)造離散傅里葉變換dft字典矩陣進行稀疏表示，將信道估計轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣恢復問題，并進行求解；

16、每條路徑的復增益與用戶和基站之間的距離、到達角度的因素相關(guān)；

17、信道的表示為：

18、(3)

19、其中，，為第l條路徑的復增益；為路徑距離；為歸一化到達角；為陣列響應向量，其表達式為：

20、(4)

21、通過對每個天線的相位進行調(diào)整，實現(xiàn)對信號的定向接收；第n個天線的相移值與角度參數(shù)直接關(guān)聯(lián)，公式為：；；表示第n個天線的行索引；為了捕捉信道在角度域的稀疏性，構(gòu)造離散傅里葉變換dft字典矩陣；dft字典矩陣的列向量覆蓋整個角度空間，過采樣因子s用于提升角度分辨率，信道的稀疏表示為：

22、(5)

23、其中，為傅里葉變換矩陣，為稀疏增益矩陣，每列僅有l(wèi)個非零元素，對應有效路徑的角度位置；

24、將稀疏表示代入接收信號模型，得到：

25、(6)

26、信道估計問題轉(zhuǎn)化為從低維觀測中恢復高維稀疏矩陣，其表達式為：

27、(7)

28、其中，表示非零元素個數(shù)，l為信道的稀疏度。

29、可選地，所述步驟3包括基于動態(tài)支持集擴展與平滑權(quán)重機制，從低維觀測數(shù)據(jù)中恢復信道稀疏結(jié)構(gòu)；通過代理計算、支持集擴展、子字典偽逆求解及平滑機制迭代優(yōu)化，生成初始稀疏信道估計。

30、可選地，所述步驟4中同步迭代無網(wǎng)格加權(quán)優(yōu)化算法sigw-lbfg包括：

31、輸入：觀測數(shù)據(jù)矩陣、感知矩陣、初始角度矩陣、增益矩陣、角度參數(shù)、最小路徑數(shù)、剪枝閾值、最大迭代次數(shù)、學習率、收斂閾值、l-bfgs內(nèi)存大小；

32、初始化：殘差矩陣，設(shè)定初始參數(shù)a=a0、g=g0、，并初始化l-bfgs內(nèi)存為空集；

33、迭代執(zhí)行以下步驟直至滿足收斂條件：

34、（o）通過cholesky分解計算損失函數(shù)對角度參數(shù)的梯度；

35、（p）基于l-bfgs內(nèi)存中存儲的歷史參數(shù)變化量s和梯度變化量,?遞歸生成搜索方向，其中為hessian逆矩陣的有限內(nèi)存近似；

36、（q）通過線搜索確定步長更新參數(shù)，重構(gòu)角度矩陣；

37、（w）通過cholesky分解與回代法更新增益矩陣g；

38、（u）若路徑數(shù)且迭代次數(shù)大于閾值，剔除增益能量小于削減的路徑；

39、應用加權(quán)平滑機制抑制增益矩陣抖動；

40、輸出優(yōu)化后的角度矩陣a、增益矩陣g及角度參數(shù)。

41、可選地，所述cholesky分解與回代法包括：

42、構(gòu)造矩陣及，對進行cholesky分解得到下三角矩陣；

43、通過前向替換與后向替換求解增益矩陣g。

44、可選地，所述l-bfgs內(nèi)存機制包括：

45、存儲最近的m組參數(shù)變化量s和梯度變化量；

46、通過逆序-正序遞歸計算生成搜索方向p，用于避免顯式存儲高維hessian矩陣。

47、第二方面，本發(fā)明實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行第一方面或第一方面任一可能的實現(xiàn)方式中的基于雙階段稀疏優(yōu)化的xl-mimo遠場信道估計方法。

48、第三方面，本發(fā)明實施例提供一種電子設(shè)備，包括：一個或多個處理器；存儲器；以及一個或多個計算機程序，其中所述一個或多個計算機程序被存儲在所述存儲器中，所述一個或多個計算機程序包括指令，當所述指令被所述設(shè)備執(zhí)行時，使得所述設(shè)備執(zhí)行第一方面或第一方面任一可能的實現(xiàn)方式中的基于雙階段稀疏優(yōu)化的xl-mimo遠場信道估計方法。

49、本發(fā)明提供的技術(shù)方案中，該方法包括構(gòu)建基于混合預編碼的xl-mimo多用戶寬帶空間信道模型；根據(jù)基于混合預編碼的xl-mimo多用戶寬帶空間信道模型，將信道恢復問題轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣恢復問題，并進行求解；采用改進的cosamp算法進行初始稀疏信道估計；應用同步迭代無網(wǎng)格加權(quán)優(yōu)化算法sigw-lbfg，結(jié)合l-bfgs方向搜索、線搜索步長調(diào)整及剪枝策略，對初始估計進行同步迭代無網(wǎng)格加權(quán)優(yōu)化，以提升cosamp算法的初始稀疏信道估計精度；仿真驗證，通過歸一化均方誤差nmse評估算法性能，設(shè)定多組傳輸距離、導頻長度及信噪比snr參數(shù)，驗證在遠場、低信噪比及導頻資源受限場景下的魯棒性該方法實現(xiàn)了高精度、低開銷的信道估計，提高了適用性與工程實踐價值。